바이브코딩
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프런트엔드 AX 설계기 1편 — AI 에이전트 설정을 4개 레이어로 쪼갠 이유AI 엔지니어링 2026. 6. 24. 19:13
1. 도입부 (Why This Matters)에이전트 설정을 처음 만들 때는 보통 한 파일에 다 적는다. "이런 상황에선 이렇게 해라"(instruction)와 "그러면 커밋하고 푸시해라"(권한이 필요한 행동)를 같은 스킬 문서에 함께 둔다. 혼자 쓸 때는 문제가 없다.문제는 에이전트 도구가 스킬을 모델이 알아서 불러오는 기능(auto-invoke)을 갖추면서 시작된다. 모델이 "지금 이 스킬이 필요해 보인다"라고 판단하면 사용자가 부르지 않아도 그 문서가 로드된다. 그런데 그 문서 안에 "로드되면 git add → commit → push 한다"가 적혀 있다면? 스킬이 로드되는 것만으로 부수효과가 실행될 수 있는 구조가 된다. instruction을 담는 모듈과 권한을 부여하는 경계가 같은 곳에 있었기..
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프런트엔드 AX 설계기 0편 — 레거시 3개와 차세대 FE를 위한 워크플로우 설계기AI 엔지니어링 2026. 6. 19. 19:26
1. 도입부 (Why This Matters)React 15에 묶인 레거시 프로젝트 3개와, Next.js 기반 차세대 프로젝트들을 한 사람이 동시에 굴리는 상황을 떠올려 보자. 프로젝트마다 컨벤션이 다르고, 빌드 함정이 다르고, "여기서는 이렇게 하면 안 된다"는 암묵지가 다르다. 컨텍스트 스위칭 비용만으로도 하루가 샌다.여기에 AI를 얹으면 처음엔 빨라진 것 같다. 그런데 곧 다른 종류의 비용이 보인다. 채팅창에 그때그때 프롬프트를 복붙 하니 결과가 매번 다르고, AI가 건드리면 안 되는 곳을 건드려도 막을 경계가 없고, 잘 된 흐름을 재현할 수도 팀에 넘길 수도 없다. 산발적 사용의 한계는 속도가 아니라 운영 가능성에서 드러난다.이 글은 그 한계를 마주한 FE 한 명이 4개월에 걸쳐 AI 워크플로를..